Durante años el riesgo entraba por un correo malicioso o un servidor sin parchar. Hoy hay un vector que no encaja en ninguna de esas categorías: un colaborador con buenas intenciones que pega un contrato, una base de clientes o un fragmento de código en un asistente de inteligencia artificial que la organización nunca evaluó. No hay malware, no hay intrusión y no hay alerta. Pero la información ya salió.
Ese fenómeno se conoce como shadow AI o IA en la sombra. Es la evolución del viejo shadow IT, con una diferencia de velocidad: no requiere instalar nada y convive con cualquier navegador corporativo.
La adopción llegó antes que las reglas
El Perú no es espectador en esta ola. Un informe del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial difundido por Infobae Perú ubica al país entre las economías de la región con mayor dinamismo en incorporación de esta tecnología. En paralelo, Gestión advierte que esa adopción acelerada obliga a las empresas peruanas a dejar de gestionar la ciberseguridad como cumplimiento y tratarla como resiliencia operativa.
El problema es el orden en que ocurrieron las cosas. La adopción fue de abajo hacia arriba: primero el área comercial, luego marketing, después finanzas. Cuando la gerencia se planteó redactar una política de uso, la herramienta llevaba meses procesando información real de la compañía.
El prompt es el canal de salida que nadie monitorea
Las organizaciones invirtieron años en controlar el correo saliente, los dispositivos USB y las transferencias grandes de archivos. Casi ninguna de esas defensas mira lo que un colaborador escribe dentro de un cuadro de texto en su navegador.
El volumen no delata la gravedad. Un párrafo de doscientas palabras puede contener el margen real de una licitación, la lista de precios de un cliente clave o los datos de identificación de decenas de personas. Ese contenido no viaja como adjunto ni activa una regla basada en tamaño o extensión.
Y a diferencia de un archivo mal enviado, aquí no existe la posibilidad de retractarse. Una vez procesada por un modelo externo, la información quedó fuera del control legal y técnico de la empresa: puede permanecer en registros del proveedor, integrarse a conjuntos de entrenamiento según los términos del servicio o quedar expuesta si ese proveedor sufre una brecha.
La IA aprobada también genera exposición
Existe una idea cómoda: contratar una versión corporativa resuelve el problema. La realidad es más incómoda.
Buena parte de la exposición actual no viene de herramientas clandestinas, sino de funciones de inteligencia artificial que se activaron dentro de aplicaciones que la organización ya tenía aprobadas. Suites de ofimática, plataformas de videoconferencia, sistemas de gestión de clientes y hasta el navegador incorporaron capacidades generativas mediante actualizaciones que nadie sometió a evaluación de riesgos. El proveedor era conocido y la casilla venía marcada por defecto.
El resultado: la transcripción de una reunión de directorio o el resumen de una conversación con un cliente pueden estar procesándose fuera del perímetro sin un solo registro de decisión al respecto.
Los agentes multiplican quién accede a los datos
Los asistentes conversacionales requieren que una persona copie y pegue algo. Los agentes autónomos reciben credenciales, conexiones a sistemas internos y permiso para actuar sobre ellos.
Cuando una empresa conecta un agente a su correo corporativo o a su repositorio documental, crea una identidad nueva con acceso a datos sensibles. Esa identidad no aplica criterio ante una instrucción ambigua y, en muchos despliegues, opera con más permisos de los que necesita porque acotarlos habría tomado tiempo. A esto se suma un riesgo documentado en entornos reales: un agente que lee contenido externo puede recibir instrucciones ocultas dentro de ese contenido y ejecutarlas como si vinieran de la organización.
La normativa peruana ya alcanzó al tema
El uso de inteligencia artificial en el Perú dejó de ser un espacio sin reglas. El Decreto Supremo 115-2025-PCM aprobó el reglamento de la Ley 31814 y entró en vigor en enero de 2026, con lo que el país se convirtió en el primero de América Latina con un marco general de IA aplicable a entidades públicas y privadas. Incorpora principios de privacidad, transparencia algorítmica y supervisión humana, con plazos escalonados por sector y plazos diferenciados de dos a tres años para las mypes.
Lo relevante para una gerencia es que ese marco no reemplaza al de protección de datos, sino que se apila sobre él. La Ley 29733 sigue vigente bajo supervisión de la ANPD. Si un colaborador introduce datos personales de clientes o empleados en un servicio alojado fuera del país, la empresa realizó un flujo transfronterizo sin base legal ni encargado de tratamiento identificado. La responsabilidad recae en la organización, no en quien copió el texto.
Ese es el punto que suele pasarse por alto: la fuga por IA en la sombra no es solo un incidente de seguridad, es también un incumplimiento normativo.
Prohibir no funciona, y además empeora el problema
La reacción instintiva es bloquear: un memorando, unos dominios restringidos en el cortafuegos y el asunto se da por cerrado.
Lo que ocurre es que el uso migra a donde nadie lo ve, al teléfono personal y a la cuenta particular. La empresa no eliminó el riesgo, solo eliminó su visibilidad sobre él. Peor aún, el colaborador que ya usaba la herramienta ahora tiene un incentivo para no reportar un error cuando lo cometa. La prohibición fracasa porque compite contra un beneficio real: quien usa IA está entregando su trabajo más rápido, que es justo lo que la organización le pide.
Cómo reducir la exposición sin frenar la productividad
El enfoque que funciona parte de hacer que la opción segura sea también la más cómoda.
Descubrir antes de decidir. Nadie gobierna lo que no ha inventariado. Antes de escribir una política conviene levantar qué herramientas se usan y con qué información, revisando tráfico de red, extensiones de navegador y funciones generativas ya activadas.
Clasificar la información, no las herramientas. Una lista de aplicaciones prohibidas queda obsoleta en semanas. Una regla sobre qué categorías de datos no pueden salir sobrevive a cualquier lanzamiento nuevo.
Ofrecer una alternativa corporativa real. Con un entorno contratado, acuerdo de tratamiento de datos y control de retención, la mayor parte del uso migra sola.
Limitar los permisos de los agentes. Mínimo acceso necesario, credenciales propias, registro de cada acción y un mecanismo humano de detención. El principio es el mismo que aplica frente a credenciales robadas: un agente con privilegios acotados limita el daño si es comprometido.
Capacitar sobre el prompt. La formación útil no explica qué es un modelo de lenguaje: muestra qué no se pega en un cuadro de texto y por qué, con casos del día a día de cada área. El mismo criterio que reduce los intentos de phishing aplica aquí: el colaborador informado es la última línea de defensa.
Conclusión
La IA no es peligrosa por sí misma para una empresa peruana. Lo peligroso es adoptarla más rápido de lo que se define quién puede usarla, con qué datos y bajo qué registro. Esa brecha entre velocidad de adopción y madurez de control es hoy la superficie de exposición que más crece.
La protección del endpoint y el filtrado del correo entrante complementan la gobernanza de IA, pero no la reemplazan: sin una política de clasificación de datos y una alternativa corporativa accesible, los controles técnicos solo desplazan el riesgo en lugar de reducirlo. Revisar los descuidos más frecuentes en organizaciones similares es un buen punto de partida antes de redactar cualquier política de uso de inteligencia artificial.
